Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuç olarak, geliştirilen YSA modelinin performansı değerlendirildiğinde, YSA yaklaşımının parke taşlarının çekme dayanımında kullanılabileceği görülmüştür.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günümüz bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak gelişen sayısal yöntemler, deney sonuçlarının tahmininde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunlardan biri de yapay zeka yöntemlerinden yapay sinir ağlarıdır. Bu çalışmada, geri seken malzeme ile üretilen parke taşlarının çekme dayanımı değerlerini YSA yöntemi ile tahmin edebilmek için bir model geliştirilmiştir. Çalışmada, parke taşlarının çekme dayanımlarının belirlenebilmesi için püskürtme beton uygulaması esnasında geri seken malzeme kullanılarak 29 adet parke taşı numunesi üretilmiştir. Üretilen parke taşı numunelerine aşınma deneyleri yapılmıştır. Çekme dayanımı değerlerini tahmin edebilmek için geliştirilen YSA modelinin performansı, korelasyon katsayısı ve ortalama mutlak hata değerlerine göre değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, geliştirilen YSA modelinin performansı değerlendirildiğinde, YSA yaklaşımının parke taşlarının çekme dayanımında kullanılabileceği görülmüştür.
Abstract
In today numerical methods developing parallel with the development of computer technology widely used in the estimation of test results. One these methods Artificial Neural Networks (ANN), which is a sub-branch of artificial intelligence method. In this study, tensile strength values of paving stone produced by rebound material was developed a model to predict using ANN. In study, 29 unit paving stone samples were produced using the rebound material during shotcrete applications in order to determine the tensile strength of the paving stone. On the produced paving stone samples were made abrasion resistance tests. The performance of the developed ANN model to predict the values of tensile strength was evaluated by the correlation coefficient and average absolute error values.As a result, when evaluating the performance of the ANN model developed, has been shown usable in the tensile strength of the paving stones of ANN approach.